# “　使用scatter() 绘制散点图并设置其样式
# 有时候，需要绘制散点图并设置各个数据点的样式。例如，你可能想以一种颜色显示较小的值，而用另一种颜色显示较大的值。绘制大型数据集时，你还可以对每个点都设置同样的样式，再使用不同的样式选项重新绘制某些点，以突出它们。
# 要绘制单个点，可使用函数scatter() ，并向它传递一对 x 和 y 坐标，它将在指定位置绘制一个点：”.

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制单个点
# plt.scatter(2,4)

# 绘制一系列的点
# x_value = [1,2,3,4,5]
# y_value = [1,4,9,16,25]
# plt.scatter(x_value,y_value,s=100)

# 自动给出数据，进行绘制
x_value = list(range(1,1001))
y_value = [x**2 for x in x_value]
# plt.scatter(x_value,y_value,s=40)
# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([1,1100,0,1100000])

# 删除数据点的轮廓
# plt.scatter(x_value,y_value,edgecolors='none',s=40)

# 修改数据点的颜色
# plt.scatter(x_value,y_value,edgecolors='none',s=40,c="red")

# 使用颜色映射
# “我们将参数c 设置成了一个 y 值列表，并使用参数cmap 告诉pyplot 使用哪个颜色映射。
# 这些代码将 y 值较小的点显示为浅蓝色，并将 y 值较大的点显示为深蓝色，生成的图形如图15-7所示。”
plt.scatter(x_value,y_value,edgecolors='none',s=40,c=y_value,cmap=plt.cm.Blues)

# 自动保存图表
# “要让程序自动将图表保存到文件中，可将对plt.show() 的调用替换为对plt.savefig() 的调用：”
# “第一个实参指定要以什么样的文件名保存图表，
# 这个文件将存储到scatter_squares.py所在的目录中；
# 第二个实参指定将图表多余的空白区域裁剪掉。如果要保留图表周围多余的空白区域，可省略这个实参。”
plt.savefig('square.plot.png',bbox_inches='tight')

plt.show()

